用于图像融合的IHS变换方法的比较

首先介绍了3种常用的IHS变换方法--三角形法、六棱锥法和圆柱体法,并给出了圆柱体法和三角形法的推导过程.然后将该3种方法用于IRS-1C或SPOT全色波段与Landsat TM多光谱图像的融合.实验结果表明,对图像融合而言,3种方法无明显的差异,但相比之下,六棱锥与圆柱体法优于三角形法.     

IHS小波包活性测度融合SAR与TM图像

提出了一种基于光谱特征保持的IHS小波包活性测度融合算法。该算法首先对TM图像做IHS变换提取出I分量，然后对I分量和SAR图像做基于小波包活性测度的融合得到新的I分量，再将新的I分量与原始TM图像的H、S分量一起做IHS逆变换得到融合后的图像。该方法可以最大限度地保留待融合图像的光谱信息，同时提高了待融合图像的清晰度和空间分辨率，防止图像纹理信息的丢失。     

基于小波包变换与IHS变换的遥感图像融合

针对多光谱图像与金色图像的融合，提出了基于IHS变换和小波包变换的遥感图像融合新方法。该方法首先对多光谱图像作IHS变换得到3个分量：亮度I、色度H和饱和度S；其次利用小波包变换融合方法融合多光谱图像的亮度分量与金色图像，并用融合后的图像替代多光谱图像的亮度分量；最后作IHS反变换得到新的多光谱图像。实验分析表明，新方法的性能优于IHS变换融合方法、小波变换融合方法和基于小波变换与IHS变换融合方法，在保留多光谱图像光谱信息的基础上，增强了融合图像的空间细节表现能力。     

改进IHS变换的图像融合方法研究

经典的IHS变换融合以其快速、简单的特点得到广泛应用,但该方法在显著提高图像空间分辨率的同时引起了严重的光谱失真.本文分析了IHS变换引起光谱失真的原因,并总结了已有的针对光谱失真的IHS变换改进算法,提出基于小波的IHS变换融合,利用小波分解尽可能地保留了原I分量中的光谱信息,在提高空间分辨率的同时减少了光谱失真.实...     

IHS小波包活性测度融合SAR与TM图像

提出了一种基于光谱特征保持的IHS小波包活性测度融合算法.该算法首先对TM图像做IHS变换提取出I分量,然后对I分量和SAR图像做基于小波包活性测度的融合得到新的I分量,再将新的I分量与原始TM图像的H、S分量一起做IHS逆变换得到融合后的图像.该方法可以最大限度地保留待融合图像的光谱信息,同时提高了待融合图像的清晰度和空间分辨率,防止图像纹理信息的丢失.     

基于小波包变换与IHS变换的遥感图像融合

针对多光谱图像与全色图像的融合,提出了基于IHS变换和小波包变换的遥感图像融合新方法.该方法首先对多光谱图像作IHS变换得到3个分量:亮度I、色度H和饱和度S;其次利用小波包变换融合方法融合多光谱图像的亮度分量与全色图像,并用融合后的图像替代多光谱图像的亮度分量;最后作IHS反变换得到新的多光谱图像.实验分析表明,新方法的性能优于IHS变换融合方法、小波变换融合方法和基于小波变换与IHS变换融合方法,在保留多光谱图像光谱信息的基础上,增强了融合图像的空间细节表现能力.     

联合IHS 变换和MAP 估计的遥感图像融合

为了提高多光谱图像和全色图像的融合质量, 提出一种基于推广的IHS(Generalized Intensity-Hue-Saturation, GIHS)变换与最大后验概率MAP(Maximum a Posteriori)相结合的遥感图像融合算法。该算法首先经过GIHS 变换, 由多光谱图像得到强度分量; 其次针对强度分量和全色图像, 通过MAP 构建高分辨率图像的成像模型, 采用最速下 降优化算法得到富含光谱信息的高分辨率全色图像; 进而依据GIHS 变换得到融合图像。实验中分别以IKONOS 卫 星、Quickbird 卫星的多光谱图像和全色图像为例, 进行融合算法验证, 并与GIHS 融合算法、传统的小波变换融合 算法、小波变换结合IHS 变换的融合算法等进行比较分析, 实验表明, 新的融合方法具有更好的融合效果。     

基于IHS变换与多进制小波变换的多源遥感影像融合

不同来源的遥感数据融合已经成为制约遥感数字图像处理技术发展的重要因素,文中基于IHS变换与改进的多进制小波变换相结合,对多源遥感图像进行数据融合,使融合后的数据既减少了IHS变换引起的图像光谱失真现象,又具有高空间分辨率的优点,同时也可广泛应用其它领域。     

基于NSCT与IHS变换的SAR与多光谱图像融合

针对SAR图像和多光谱图像提出了一种基于NSCT与IHS变换的图像融合方法。首先对多光谱图像进行IHS变换;然后对SAR图像和多光谱图像的I分量分别进行NSCT分解,在不同频域子带系数选择时,针对高频系数和低频系数分别采用不同准则进行融合得到新的I分量;最后经IHS逆变换得到融合图像。为验证算法性能,分别选用2组不同空间分辨率比的SAR与多光谱图像开展融合实验,采用信息熵、平均梯度、相关系数等客观指标与主观评价相结合的方式,对融合结果进行分析。结果表明,该方法优于传统融合方法。     

IHS变换和小波变换相结合的遥感影像融合

本文针对低分辨率多光谱影像与高分辨率全色影像的融合，提出了一种IHS变换和小波变换相结合的遥感影像融合方法。方法首先对多光谱影像作IHS正变换，得到亮度I、色度H和饱和度S三个分量：然后利用小波变换融合方法，融合多光谱影像的亮度分量与全色影像，并用融合后的影像替代多光谱影像的亮度分量；最后，利用IHS反变换得到新的多光谱影像。试验结果分析表明，新方法的性能优于IHS变换融合方法、小波变换融合方法，在增强融合影像的空间细节表现能力的同时，很好地保留了多光谱影像的光谱信息。     

基于可操纵金字塔和IHS变换的遥感影像融合

提出了一种基于可操纵金字塔和IHS变换的遥感影像融合方法。对多光谱（MS）图像的强度分量和全色图像（PAN）分别进行可操纵金字塔分解,针对金字塔分解后的低频、高频和各带通子图像分别采取不同的融合规则获得融合子图像,再先后通过可操纵金字塔框架下的逆变换和IHS逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法在增强影像细节信息、保...     

一种光谱信息保持的影像融合算法研究

在介绍遥感图像融合中IHS变换和小波包分析的基础上,提出了一种基于光谱特征保持的IHS变换与小波包分析相结合的图像融合算法。该方法可以最大限度地保留待融合图像的光谱信息,同时融合图像的清晰度和空间分辨率有了很大提高,图像纹理信息也得到了很好的保持。通过对SAR图像与Landsat(TM)多光谱图像的融合实验,证明了该方法的有效性。     

基于区域统计特性的IHS-小波遥感影像融合

在遥感影像融合过程中,为了更好地避免经典IHS算法造成的光谱扭曲,文章提出了一种基于统计特性的IHS和提升小波结合的影像融合方法。该方法对小波变换后的1分量和高分辨率影像的高频和低频系数,根据不同的区域统计特性分别选取不同的融合策略进行融合,然后进行小波逆变换和色彩空间转化,得到融合影像。实验表明,此方法与IHS变换、高通滤波法和小波变换等传统算法相比,在提高多光谱影像空间分辨率的同时,能更好地保持影像的光谱质量。     

基于IHS变换和小波变换的遥感影像融合

在遥感影像融合中，IHS变换法与小波变换法具有互补性，文中把这两种方法结合起来，提出了一种基于IHS变换与小波变换的影像融合方法。通过对具体影像的实验证明，该方法是有效的，达到了预期的目的。     

一种基于IHS圆柱变换模型的影像融合质量综合评价方法

影像融合在遥感影像分析和处理中有着广泛的应用,而针对影像融合的质量评价亦已成为国内外的研究热点.在现有的融合评价算法中,大部分定量评价指标没有统一的评价基准,无法同时对融合影像的空间特性和光谱特性这一对矛盾特性进行综合评价.本文采用与传统方法不同的思路,在分析常用融合模型的基础上,经理论推导得到一种“基于IHS圆柱变换...     

基于局部差异加权的遥感影像融合方法研究

在分析现有遥感影像融合方法的基础上,针对多源遥感影像之间的地物差异,提出了一种基于局部差异加权的融合方法(local difference powering fusion,LDPF)。实验表明,该方法能在提高空间分辨率和保持光谱特征的同时,较好地解决空间信息差异的问题。